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基于图神经网络的脑电信号分类：综述
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了利用图信号处理来表征图神经网络（GNNs）的表征空间，讨论了图卷积滤波器在GNNs中的作用，以及扩展了边变量和自回归移动平均图滤波器的GNNs的属性。最后，探讨了在推荐系统和学习机器人群体的分散式控制器中使用GNNs的相关研究。
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关键要点
- 利用图信号处理表征图神经网络（GNNs）的表征空间。
- 图卷积滤波器在GNNs中的作用及其基本属性。
- 图卷积滤波器具有置换等变性和对网络拓扑的稳定性。
- 扩展边变量和自回归移动平均图滤波器的GNNs及其属性。
- 探讨GNNs在推荐系统和学习机器人群体的分散式控制器中的应用。
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